计量经济学精要习题参考答案(第四版).doc

1、计量经济学（第四版）习题参考答案第一章 绪论1.1 一般说来，计量经济分析按照以下步骤进行：（1）陈述理论（或假说） （2）建立计量经济模型 （3）收集数据（4）估计参数 （5）假设检验 （6）预测和政策分析1.2 我们在计量经济模型中列出了影响因变量的解释变量，但它（它们）仅是影响因变量的主要因素，还有很多对因变量有影响的因素，它们相对而言不那么重要，因而未被包括在模型中。为了使模型更现实，我们有必要在模型中引进扰动项u来代表所有影响因变量的其它因素，这些因素包括相对而言不重要因而未被引入模型的变量，以及纯粹的随机因素。1.3时间序列数据时间序列数据是按时间周期（即按固定的时间间隔）收集的数

2、据，如年度或季度的国民生产总值、就业、货币供给、财政赤字或某人一生中每年的收入都是时间序列的例子。横截面数据是在同一时点收集的不同个体（如个人、公司、国家等）的数据。如人口普查数据、世界各国2000年国民生产总值、全班学生计量经济学成绩等都是横截面数据的例子。1.4 估计量是指一个公式或方法，它告诉人们怎样用手中样本所提供的信息去估计总体参数。在一项应用中，依据估计量算出的一个具体的数值，称为估计值。如就是一个估计量，。现有一样本，共4个数，100，104，96，130，则根据这个样本的数据运用均值估计量得出的均值估计值为。第二章 计量经济分析的统计学基础 2.1 略，参考教材。2.2 =1.

3、25 用a=0.05，N-1=15个自由度查表得=2.947，故99%置信限为 =1742.9471.25=1743.684 也就是说，根据样本，我们有99%的把握说，北京男高中生的平均身高在170.316至177.684厘米之间。2.3 原假设 备择假设 检验统计量查表 因为Z= 5 ,故拒绝原假设, 即此样本不是取自一个均值为120元、标准差为10元的正态总体。2.4 原假设 : 备择假设 : 查表得 因为t = 0.83 , 故接受原假设,即从上次调查以来，平均月销售额没有发生变化。第三章 双变量线性回归模型3.1 判断题（说明对错；如果错误，则予以更正）（1）对（2）对（3）错只要线性

4、回归模型满足假设条件（1）（4），OLS估计量就是BLUE。（4）对（5）错R2 =ESS/TSS。（6）对（7）错。我们可以说的是，手头的数据不允许我们拒绝原假设。（8）错。因为，只有当保持恒定时，上述说法才正确。3.2 证明：3.3 （1），即Y的真实值和拟合值有共同的均值。（2）3.4 （1）（2）3.5（1），注意到由上述结果，可以看到，无论是两个截距的估计量还是它们的方差都不相同。（2）这表明，两个斜率的估计量和方差都相同。3.6（1）斜率的值 4.318表明，在19801994期间，相对价格每上升一个单位，（GM/$）汇率下降约4.32个单位。也就是说，美元贬值。截距项6.682的

5、含义是，如果相对价格为0，1美元可兑换6.682马克。当然，这一解释没有经济意义。（2）斜率系数为负符合经济理论和常识，因为如果美国价格上升快于德国，则美国消费者将倾向于买德国货，这就增大了对马克的需求，导致马克的升值。（3）在这种情况下，斜率系数被预期为正数，因为，德国CPI相对于美国CPI越高，德国相对的通货膨胀就越高，这将导致美元对马克升值。3.7（1）（2）3.8 (1)序号YtXt111101.422.841.9610021070.4-1-0.410.1649312102.424.845.76100465-3.6-310.8912.962551080.40000.1664678-2.

6、60006.7664796-0.6-21.240.363681070.4-1-0.410.164991191.411.411.96811010100.420.840.16100 968000212830.4668 估计方程为: （2） 回归结果为（括号中数字为t值）： R2=0.518 (1.73) (2.93) 说明： Xt的系数符号为正，符合理论预期，0.75表明劳动工时增加一个单位,产量增加0.75个单位,拟合情况。 R2为0.518，作为横截面数据，拟合情况还可以.系数的显著性。斜率系数的t值为2.93，表明该系数显著异于0，即Xt对Yt有影响.(3) 原假设 : 备择假设 : 检验统

7、计量 查t表, ,因为t= 0.978 2.11 故拒绝原假设,即，说明收入对消费有显著的影响。（2）由回归结果，立即可得： （3）b的95置信区间为： 3.13 回归之前先对数据进行处理。把名义数据转换为实际数据，公式如下：人均消费CC/P*100(价格指数)人均可支配收入YYr*rpop/100+Yu*(1-rpop/100)/P*100农村人均消费CrCr/Pr*100城镇人均消费CuCu/Pu*100农村人均纯收入YrYr/Pr*100 城镇人均可支配收入YuYu/Pu*100处理好的数据如下表所示： 年份CYCrCuYrYu1985401.78 478.57 317.42 673.2

8、0 397.60 739.10 1986436.93 507.48 336.43 746.66 399.43 840.71 1987456.14 524.26 353.41 759.84 410.47 861.05 1988470.23 522.22 360.02 785.96 411.56 841.08 1989444.72 502.13 339.06 741.38 380.94 842.24 1990464.88 547.15 354.11 773.09 415.69 912.92 1991491.64 568.03 366.96 836.27 419.54 978.23 1992516.

9、77 620.43 372.86 885.34 443.44 1073.28 1993550.41 665.81 382.91 962.85 458.51 1175.69 1994596.23 723.96 410.00 1040.37 492.34 1275.67 1995646.35 780.49 449.68 1105.08 541.42 1337.94 1996689.69 848.30 500.03 1125.36 612.63 1389.35 1997711.96 897.63 501.75 1165.62 648.50 1437.05 1998737.16 957.91 498.

10、38 1213.57 677.53 1519.93 1999785.69 1038.97 501.88 1309.90 703.25 1661.60 2000854.25 1103.88 531.89 1407.33 717.64 1768.31 2001910.11 1198.27 550.11 1484.62 747.68 1918.23 20021032.78 1344.27 581.95 1703.24 785.41 2175.79 20031114.40 1467.11 606.90 1822.63 818.93 2371.65 根据表中的数据用软件回归结果如下：= 90.93 +

11、0.692 R2=0.997t： (11.45) (74.82) DW=1.15农村：= 106.41 + 0.60 R2=0.979t： (8.82) (28.42) DW=0.76城镇：= 106.41 + 0.71 R2=0.998t： (13.74) (91.06) DW=2.02从回归结果来看，三个方程的R2都很高，说明人均可支配收入较好地解释了人均消费支出。三个消费模型中，可支配收入对人均消费的影响均是显著的，并且都大于0小于1，符合经济理论。而斜率系数最大的是城镇的斜率系数，其次是全国平均的斜率，最小的是农村的斜率。说明城镇居民的边际消费倾向高于农村居民。第四章 多元线性回归模型4.1 应采用（1），因为由（2）和（3）的回归